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分散型金融 - テザーエコシステムにおけるデジタル資産とスマートコントラクトの台頭 - cover
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分散型金融 - テザーエコシステムにおけるデジタル資産とスマートコントラクトの台頭

Fouad Sabry

Tradutor Kei Imano

Editora: 10億人の知識があります [Japanese]

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Sinopse

進化を続ける暗号通貨の世界において、分散型金融(分散金融)を理解することはこれまで以上に重要です。フアード・サブリー著『分散型金融』は、急速に拡大するこの分野を包括的かつ洞察力豊かに探求しています。暗号通貨の専門家、愛好家、学生を問わず、本書は世界中の金融システムに革命をもたらしている主要な概念、テクノロジー、そしてプラットフォームを深く掘り下げています。分散金融が従来の金融モデルと世界経済の未来をどのように変革しているのかを理解したい人にとって必読の書です。
 
各章の概要:
 
1:分散型金融:分散金融の根底にある基本原則と、従来の金融との違いを学びます。
 
2:トロン(ブロックチェーン):分散型アプリケーションとスマートコントラクトをサポートするために設計されたブロックチェーンプラットフォーム、トロンについて学びます。
 
3:ユニスワップ:仲介者なしで資産を取引する方法に革命をもたらす分散型取引所としてのユニスワップの役割を探ります。
 
4: ダイ(暗号通貨):担保付き債務によって価値を維持するステーブルコイン、ダイの仕組みを理解します。
 
5: 分散型自律組織(分散型自律組織):分散型自律組織が分散型の意思決定とガバナンスをどのように強化するかを深く掘り下げます。
 
6: カルダノ(ブロックチェーンプラットフォーム):カルダノのブロックチェーンと、分散金融におけるスケーラビリティと持続可能性への取り組みについて考察します。
 
7: アーカム・インテリジェンス:アーカム・インテリジェンスがブロックチェーン分析を活用して分散金融にリアルタイムデータを提供する方法を学びます。
 
8: 暗号通貨バブル:暗号通貨市場のバブルの背景にある現象と、それが経済全体に与える影響を分析します。
 
9: 米ドル コイン:米ドル コインと、安定したデジタル通貨としての分散金融エコシステムにおけるその重要性について学びます。
 
10: ソラナ(ブロックチェーンプラットフォーム):ソラナの高性能ブロックチェーンと、スケーラブルな分散型金融(DFI)におけるその役割について考察します。
 
11: 分散型アプリケーション:分散型アプリケーション(dApps)と、それらがビジネスモデルにもたらす変革的な影響について理解します。
 
12: 暗号通貨:暗号通貨、その歴史、そして分散金融革命における役割について、包括的な概要を学びます。
 
13: パンケーキスワップ:分散金融において高速取引と低手数料を提供する分散型取引所、パンケーキスワップについて詳しく学びます。
 
14: 0×(分散型取引所インフラ):0×プロトコルと、それが分散型取引所と流動性共有をどのように実現するかを探ります。
 
15: 雪崩(ブロックチェーンプラットフォーム):雪崩の高スループットブロックチェーンと、分散金融のスケーラビリティにおける重要性について考察します。
 
16: ステーブルコイン:ステーブルコインと、変動の激しい分散金融市場における安定性維持におけるその重要な役割について学びます。
 
17: アイアンファイナンス:分散型でアルゴリズム的に安定したトークンエコシステムを構築するためのアイアンファイナンスのアプローチについて学びます。
 
18: 丸(企業):革新的なソリューションを通じて、従来型金融と分散金融のギャップを埋める上で丸が果たす重要な役割を探ります。
 
19: イーサリアム:多くの分散金融プロトコルのバックボーンであるイーサリアムと、スケーラビリティ向上のためのイーサリアム 2.0への進化について深く掘り下げます。
 
20: ビットフィネックス:ビットフィネックスの暗号通貨市場におけるポジションと、分散金融分野への貢献について理解を深めます。
 
21: テラ(ブロックチェーン):分散型金融サービスを一般向けに提供するために設計されたテラのブロックチェーンエコシステムを探ります。
 
『分散型金融(分散型金融)』は、単なる学術的な読み物ではありません。現代経済において最も影響力のあるトレンドの一つについて、専門的な洞察を提供する、不可欠なリソースです。学部生、大学院生、あるいは暗号通貨や金融分野のベテラン専門家など、どなたでも本書を読めば、分散型金融とそのグローバル市場への影響についての理解が深まるでしょう。
Disponível desde: 25/06/2025.
Comprimento de impressão: 194 páginas.

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  • スクリプト理論 - 基礎と応用 - cover

    スクリプト理論 - 基礎と応用

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    スクリプト理論とは
     
    スクリプト理論は、人間の行動の大部分が「スクリプト」と呼ばれるパターンに分類できると仮定する心理学理論です。 これらのパターンは、書かれたスクリプトと同様に機能します。つまり、アクションのプログラムを提供します。 感情の純粋に生物学的な反応の後には意識が続き、その感情に基づいて行動するという点で私たちが認知的に行うことによって引き起こされる可能性があるため、シルヴァン・トムキンスは、彼が「人間理論」と呼んだものを完全に説明するにはさらに多くのことが必要であることに気づきました。 その結果、刺激に対する人間の感情反応を「感情」と呼ばれるカテゴリーに分類する感情理論をさらに発展させた脚本理論を生み出しました。 スクリプト理論では、刺激に対する人間の感情的反応は「影響」と呼ばれるカテゴリに分類されると考えられます。
     
    どのようなメリットがあるか
     
    (i) 洞察、および 次のトピックに関する検証:
     
    第 1 章: スクリプト理論
     
    第 2 章: 認知科学
     
    第 3 章: 認知心理学
     
    第 4: 自然言語理解
     
    第 5 章: スキーマ (心理学)
     
    第 6 章: ロジャー シャンク
     
    第 7 章: 思想の概要
     
    第 8 章: フレーム (人工知能)
     
    第 9 章: 概念依存理論
     
    第 10 章: 自然言語処理の概要
     
    (ii) スクリプト理論に関する一般公開のトップ質問。
     
    (iii) 多くの分野におけるスクリプト理論の使用例の実例。
     
    (iv) 266 の新興テクノロジーを簡潔に説明する 17 の付録 各業界でスクリプト理論のテクノロジーを 360 度完全に理解するための本です。
     
    本書の対象者
     
    専門家、大学生、大学院生、愛好家 、趣味の愛好家、あらゆる種類のスクリプト理論の基本的な知識や情報を超えたいと考えている人。
     
     
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  • データマイニング - アルゴリズムインテリジェンスと機械学習による洞察の解明 - cover

    データマイニング -...

    Fouad Sabry

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    1: データ マイニング: この章では、データ マイニングの基礎を紹介し、ロボット工学における大規模なデータセットの分析にアルゴリズムとツールを適用する方法に焦点を当てています。
     
    2: 機械学習: データ マイニングと機械学習の交差点を探り、ロボット システムでパターンを認識して予測を行うようにモデルをトレーニングする方法を示します。
     
    3: テキスト マイニング: テキスト マイニングを詳しく調べ、ロボット システムが非構造化テキスト データから有用な情報を抽出する方法を示します。
     
    4: 相関ルール学習: ロボットの意思決定を改善するために重要な、データ内の隠れた関係を明らかにする相関ルールマイニング手法を紹介します。
     
    5: 非構造化データ: ロボット工学の文脈で、画像や音声などの非構造化データを扱う際の課題と方法について説明します。
     
    6: 概念のドリフト: この章では、新しいデータによって変化が生じ、ロボットのパフォーマンスに影響を与えるにつれて、機械学習モデルが時間の経過とともにどのように適応するかについて説明します。
     
    7: Weka (ソフトウェア): データマイニング用の人気のオープンソースソフトウェアである Weka を使用して、ロボットアプリケーションでさまざまなマイニングアルゴリズムを実装する方法について説明します。
     
    8: プロファイリング (情報科学): システムの動作を理解し、将来のアクションを予測して、ロボットの意思決定を強化するために使用されるプロファイリング手法に焦点を当てます。
     
    9: 不正検出のためのデータ分析: 金融やセキュリティなどのさまざまな分野で、ロボットが不正や異常を識別するためにデータマイニングがどのように役立つかを探ります。
     
    10: ELKI: 高度なデータマイニング技術に役立ち、ロボットシステムにも適用される ELKI フレームワークについて詳しく説明します。
     
    11: 教育データマイニング: 教育データマイニングがロボット支援学習環境とパーソナライズされた教育をどのように改善できるかを調査します。
     
    12: 知識抽出: 大規模なデータセットから貴重な洞察を抽出し、ロボットがより良い決定を下せるように導くプロセスを検討します。
     
    13: データサイエンス: ロボット工学の不可欠な部分としてデータサイエンスを紹介し、よりスマートで有能なロボットを構築するための基盤を提供します。
     
    14: 大規模オンライン分析: 大規模なデータセットをリアルタイムで処理し、ロボットが新しい情報に瞬時に適応できるようにする手法について説明します。
     
    15: データマイニングの例: この章では、ロボット工学におけるデータマイニングの実際の例を示し、その実用的な有用性を紹介します。
     
    16: 人工知能: 人工知能がデータマイニング技術と統合され、ロボットに高度な意思決定能力を与える方法を探ります。
     
    17: 教師あり学習: 教師あり学習モデルと、ラベル付きデータを通じてロボットを特定のタスクに訓練するためにそれらがどのように使用されるかに焦点を当てます。
     
    18: ニューラル ネットワーク (機械学習): 高度なロボット工学と自律システムに不可欠なニューラル ネットワークと、それが人間の脳の機能を模倣する方法を紹介します。
     
    19: パターン認識: ロボットが生データからオブジェクト、ジェスチャー、または音声を識別できるようにするパターン認識手法について説明します。
     
    20: 教師なし学習: ロボットが事前定義されたラベルなしでデータから学習し、より高い自律性を可能にする教師なし学習手法について説明します。
     
    21: トレーニング、検証、およびテスト データ セット: 機械学習モデルの評価と改良、およびロボットの精度と信頼性の向上におけるデータ セットの重要な役割について説明します。
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